ABOUT THE SPEAKER
Steven Levitt - Economist
Steven Levitt's eye-opening Freakonomics took economic theory into the real world of suburban parenting and urban drug gangs, turning conventional wisdom upside-down.

Why you should listen

With his 2005 book Freakonomics (co-authored with Stephen Dubner, a writer who profiled him for the New York Times), Steven Levitt carried hardcore economic method into the squishy real world and produced a pop-culture classic. Freakonomics is both an economics textbook and a series of cautionary tales about the fallacy of conventional wisdom. Levitt examines the links between real-world events, and finds many instances where the data simply doesn't back up popular belief.

He asks provocative questions: If selling crack is so lucrative, why do dealers live with their mothers? Does parental doting really improve children's test scores? Did New York City's crime rate really drop because of police tactics (or population trends)? His controversial answers stir debate, and sometimes backlash.

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Steven Levitt | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2005

Steven Levitt: Surprising stats about child carseats

Steven Levitt fala sobre cadeiras de criança para carros

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Steven Levitt compartilha dados que mostram que cadeiras de segurança não são mais eficazes que cintos de segurança na proteção de crianças em acidentes automotivos fatais. No final da palestra, no entanto, ele faz um alerta crucial.
- Economist
Steven Levitt's eye-opening Freakonomics took economic theory into the real world of suburban parenting and urban drug gangs, turning conventional wisdom upside-down. Full bio

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00:18
Once upon a time, there was a dread disease that afflicted children.
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0
5000
Era uma vez, uma terrível doença que afligia crianças.
00:23
And in fact, among all the diseases that existed in this land,
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5000
4000
Entre todas as doenças que existiam nesse lugar,
00:27
it was the worst. It killed the most children.
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9000
3000
essa era a pior delas. Era a que matava mais crianças.
00:30
And along came a brilliant inventor, a scientist,
3
12000
3000
Eis que surgiu um brilhante inventor, um cientista,
00:33
who came up with a partial cure for that disease.
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15000
3000
que inventou uma cura parcial para tal doença.
00:36
And it wasn't perfect. Many children still died,
5
18000
4000
Não era perfeita. Muitas crianças ainda morriam,
00:40
but it was certainly better than what they had before.
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22000
3000
mas era certamente melhor do que se tinha antes.
00:43
And one of the good things about this cure was that it was free,
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25000
6000
A parte boa dessa cura é que ela era de graça --
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virtually free, and was very easy to use.
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31000
2000
virtualmente de graça -- e muito fácil de usar.
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But the worst thing about it was that you couldn't use it
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33000
3000
Mas a parte ruim é que não se podia usá-la
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on the youngest children, on infants, and on one-year-olds.
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36000
4000
em bebês e crianças com menos de 2 anos de idade.
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And so, as a consequence, a few years later,
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40000
2000
Por consequência, alguns anos mais tarde,
01:00
another scientist -- perhaps maybe this scientist
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42000
2000
um outro cientista -- talvez um cientista
01:02
not quite as brilliant as the one who had preceded him,
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44000
4000
não tão brilhante quanto aquele que o precedeu,
01:06
but building on the invention of the first one --
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48000
2000
mas partindo daquela primeira invenção --
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came up with a second cure.
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50000
3000
encontrou uma segunda cura.
01:11
And the beauty of the second cure for this disease
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53000
3000
O mérito da segunda cura para tal doença
01:14
was that it could be used on infants and one-year-olds.
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56000
4000
era que podia ser usada para bebês com menos de 2 anos.
01:18
And the problem with this cure was it was very expensive,
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60000
5000
Mas o problema é que era muito cara
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and it was very complicated to use.
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65000
1000
e muito complicada de se usar.
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And although parents tried as hard as they could to use it properly,
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66000
4000
E por mais que os pais tentassem usá-la da maneira correta,
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almost all of them ended up using it wrong in the end.
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70000
4000
quase todos acabavam usando-a da forma errada.
01:32
But what they did, of course, since it was so complicated and expensive,
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74000
3000
Por ser tão complicada e cara, o que os pais acabavam fazendo
01:35
they only used it on the zero-year-olds and the one-year-olds.
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77000
3000
era usá-la somente nos recém nascidos e bebês de um ano.
01:38
And they kept on using the existing cure that they had
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80000
3000
E continuavam usando o tratamento já existente
01:41
on the two-year-olds and up.
25
83000
1000
para os maiores de 2 anos.
01:42
And this went on for quite some time. People were happy.
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84000
2000
Isso continuou por muito tempo. Todos estavam felizes.
01:44
They had their two cures. Until a particular mother,
27
86000
3000
Existiam as duas curas. Até que uma criança,
01:47
whose child had just turned two, died of this disease.
28
89000
5000
que tinha acabado de fazer 2 anos, morreu desta doença.
01:52
And she thought to herself, "My child just turned two,
29
94000
4000
E sua mãe pensou: "Meu filho acabou de fazer 2 anos,
01:56
and until the child turned two, I had always used
30
98000
4000
e antes disso, eu sempre usei
02:00
this complicated, expensive cure, you know, this treatment.
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102000
5000
essa cura complicada e cara, esse tratamento.
02:05
And then the child turned two, and I started using
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107000
1000
E então, quando ele fez 2 anos eu comecei a usar
02:06
the cheap and easy treatment, and I wonder" --
33
108000
3000
o tratamento barato e simples e me pergunto: será?"
02:09
and she wondered, like all parents who lose children wonder --
34
111000
2000
Ela questionou, como todos os pais que haviam perdido seus bebês:
02:11
"if there isn't something that I could have done,
35
113000
2000
"...será que não havia algo que eu poderia ter feito,
02:13
like keep on using that complicated, expensive cure."
36
115000
4000
como continuar usando o tratamento complicado e caro?"
02:17
And she told all the other people, and she said,
37
119000
3000
Então ela contou para outras pessoas e indagou:
02:20
"How could it possibly be that something
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122000
2000
"Como pode ser que algo que
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that's cheap and simple works as well as something
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124000
3000
é barato e simples funcione tão bem quanto algo
02:25
that's complicated and expensive?"
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127000
2000
que é complicado e caro?"
02:27
And the people thought, "You know, you're right.
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129000
2000
As pessoas diziam: "Você está certa.
02:29
It probably is the wrong thing to do to switch
42
131000
2000
Talvez seja errado trocar o tratamento aos 2 anos
02:31
and use the cheap and simple solution."
43
133000
3000
e usar a solução simples e barata."
02:34
And the government, they heard her story and the other people,
44
136000
3000
O governo ouviu essa história, juntamente com outras pessoas,
02:37
and they said, "Yeah, you're right, we should make a law.
45
139000
3000
e disse: "Você está certa, devemos fazer uma lei.
02:40
We should outlaw this cheap and simple treatment
46
142000
2000
Devemos proibir o tratamento simples e barato
02:42
and not let anybody use this on their children."
47
144000
3000
e não deixar ninguém mais usá-lo em seus filhos."
02:45
And the people were happy. They were satisfied.
48
147000
2000
E todos ficaram felizes e satisfeitos.
02:47
For many years this went along, and everything was fine.
49
149000
3000
Por muitos anos isso continuou e tudo estava bem.
02:50
But then along came a lowly economist, who had children himself,
50
152000
5000
Eis que então surge um humilde economista que tinha filhos,
02:55
and he used the expensive and complicated treatment.
51
157000
7000
e que sempre usou o tratamento caro e complicado.
03:02
But he knew about the cheap and simple one.
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164000
2000
Mas ele sabia do tratamento simples e barato.
03:04
And he thought about it, and the expensive one
53
166000
2000
Então ele pensou a respeito, e o tratamento caro
03:06
didn't seem that great to him. So he thought,
54
168000
3000
não parecia tão interessante assim. Então pensou:
03:09
"I don't know anything about science, but I do know something about data,
55
171000
3000
"Não sei nada de ciência, mas eu entendo alguma coisa de dados,
03:12
so maybe I should go and look at the data
56
174000
2000
talvez eu deva dar uma olhada nesses dados
03:14
and see whether this expensive and complicated treatment
57
176000
4000
e verificar se esse tratamento caro e complicado
03:18
actually works any better than the cheap and simple one."
58
180000
3000
realmente funciona melhor que o tratamento simples e barato."
03:21
And lo and behold, when he went through the data,
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183000
2000
E para sua surpresa, quando ele analisou os dados
03:23
he found that it didn't look like the expensive, complicated
60
185000
3000
ele descobriu que o tratamento complicado e caro
03:26
solution was any better than the cheap one,
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188000
3000
não era nada melhor que a solução barata.
03:29
at least for the children who were two and older --
62
191000
2000
Pelo menos para as crianças com mais de 2 anos --
03:31
the cheap one still didn't work on the kids who were younger.
63
193000
3000
pois a solução barata ainda não funcionava para bebês e crianças novas.
03:34
And so, he went forth to the people and he said,
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196000
4000
Então ele veio a público e disse:
03:38
"I've made this wonderful finding:
65
200000
2000
"Eu fiz uma grande descoberta,
03:40
it looks as if we could just use the cheap and simple solution,
66
202000
3000
parece que podemos usar apenas a solução simples e barata.
03:43
and by doing so we could save ourselves 300 million dollars a year,
67
205000
3000
E fazendo isso podemos economizar 300 milhões de dólares por ano,
03:46
and we could spend that on our children in other ways."
68
208000
2000
e podemos gastar isso com nossas crianças de outras formas."
03:48
And the parents were very unhappy, and they said,
69
210000
4000
Os pais ficaram furiosos e disseram:
03:52
"This is a terrible thing, because how can the cheap and easy thing
70
214000
2000
"Isso é terrível! Como uma coisa tão simples e barata
03:54
be as good as the hard thing?" And the government was very upset.
71
216000
4000
pode ser tão boa quanto a a solução cara?" O governo ficou furioso,
03:58
And in particular, the people who made this expensive solution
72
220000
3000
e mais ainda as pessoas que desenvolveram a solução cara.
04:01
were very upset because they thought,
73
223000
2000
Eles ficaram muito furiosos, pois pensaram:
04:03
"How can we hope to compete with something that's essentially free?
74
225000
3000
"Como vamos competir com algo que é essencialmente de graça?
04:06
We would lose all of our market."
75
228000
2000
Vamos perder todo o nosso mercado."
04:08
And people were very angry, and they called him horrible names.
76
230000
3000
As pessoas ficaram bravas e chamaram aquele cara de coisas horríveis.
04:11
And he decided that maybe he should leave the country
77
233000
3000
Então ele decidiu que talvez devesse sair do país
04:14
for a few days, and seek out some more intelligent,
78
236000
4000
por alguns dias e procurar gente mais inteligente
04:18
open-minded people in a place called Oxford,
79
240000
3000
e de mente mais aberta, em um lugar chamado Oxford,
04:21
and come and try and tell the story at that place.
80
243000
3000
e ir lá e tentar contar essa história por lá.
04:24
And so, anyway, here I am. It's not a fairy tale.
81
246000
4000
Então, cá estou eu. Isso não é um conto de fadas.
04:28
It's a true story about the United States today,
82
250000
2000
É uma história verdadeira sobre os Estados Unidos hoje,
04:30
and the disease I'm referring to is actually
83
252000
3000
e a doença a que me refiro são
04:33
motor vehicle accidents for children.
84
255000
3000
os acidentes de automóveis envolvendo crianças.
04:36
And the free cure is adult seatbelts, and the expensive cure --
85
258000
6000
A cura de graça é o cinto de segurança, e a cura cara --
04:42
the 300-million-dollar-a-year cure -- is child car seats.
86
264000
4000
de 300 milhões de dólares por ano -- é a cadeirinha para crianças.
04:46
And what I'd like to talk to you about today
87
268000
2000
E o que eu gostaria de conversar hoje
04:48
is some of the evidence why I believe this to be true:
88
270000
3000
são as evidências que me levam a crer que isso é verdade:
04:51
that for children two years old and up,
89
273000
2000
que para crianças acima de 2 anos
04:53
there really is no real benefit -- proven benefit -- of car seats,
90
275000
5000
não existe nenhum benefício comprovado no uso das cadeirinhas,
04:58
in spite of the incredible energy
91
280000
5000
apesar de toda energia
05:03
that has been devoted toward expanding the laws
92
285000
3000
dedicada para ampliar o alcance das leis
05:06
and making it socially unacceptable
93
288000
2000
e tornar socialmente inaceitável
05:08
to put your children into seatbelts. And then talk about why --
94
290000
5000
o simples uso do cinto de segurança em seus filhos. Quero falar também
05:13
what is it that makes that true?
95
295000
1000
porque isso acontece.
05:14
And then, finally talk a little bit about a third way,
96
296000
3000
E finalmente falar um pouco sobre uma terceira via,
05:17
about another technology, which is probably better than anything we have,
97
299000
3000
uma outra tecnologia talvez melhor do que tudo que temos,
05:20
but which -- there hasn't been any enthusiasm for adoption
98
302000
3000
mas para a qual não houve entusiasmo
05:23
precisely because people are so enamored
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305000
2000
exatamente pelas pessoas estarem tão apaixonadas
05:25
with the current car seat solution. OK.
100
307000
3000
pela solução atual das cadeirinhas de crianças. OK.
05:28
So, many times when you try to do research on data,
101
310000
3000
Muitas vezes quando se tenta fazer pesquisa com dados,
05:31
it records complicated stories -- it's hard to find in the data.
102
313000
4000
são encontradas histórias complexas. É difícil encontrar os dados --
05:35
It doesn't turn out to be the case when you look at seatbelts versus car seats.
103
317000
3000
mas não foi o caso no comparativo cintos de segurança contra cadeirinhas.
05:38
So the United States keeps a data set
104
320000
2000
Os Estados Unidos mantêm um registro de
05:40
of every fatal accident that's happened since 1975.
105
322000
3000
todos os acidentes fatais que aconteceram desde 1975.
05:43
So in every car crash in which at least one person dies,
106
325000
3000
Para cada acidente de carro com pelo menos uma vítima fatal,
05:46
they have information on all of the people.
107
328000
2000
há informações de todas as pessoas envolvidas.
05:48
So if you look at that data -- it's right up on the National Highway
108
330000
3000
Se olharmos esses dados -- disponíveis no site do Departamento Nacional
05:51
Transportation Safety Administration's website --
109
333000
2000
de Segurança das Rodovias.
05:53
you can just look at the raw data,
110
335000
2000
Podemos usar apenas os dados brutos,
05:55
and begin to get a sense of the limited amount of evidence
111
337000
4000
e perceber que existe uma quantidade limitada de evidências
05:59
that's in favor of car seats for children aged two and up.
112
341000
3000
em favor das cadeirinhas para crianças acima de 2 anos.
06:02
So, here is the data. Here I have, among two- to six-year-olds --
113
344000
4000
Aqui estão os dados. Temos que, entre 2 e 6 anos de idade
06:06
anyone above six, basically no one uses car seats,
114
348000
2000
-- acima de 6 anos não se usam mais cadeirinhas --
06:08
so you can't compare -- 29.3 percent of the children who are unrestrained
115
350000
6000
29,3% das crianças que estão sem cinto ou cadeirinha
06:14
in a crash in which at least one person dies, themselves die.
116
356000
4000
morrem em acidentes com pelo menos uma vítima.
06:18
If you put a child in a car seat, 18.2 percent of the children die.
117
360000
5000
Se a criança estiver em uma cadeirinha, 18,2% morrem nesse tipo de acidente.
06:23
If they're wearing a lap-and-shoulder belt, in this raw data,
118
365000
2000
Se estiverem usando o cinto de segurança de 3 pontos, os dados indicam
06:25
19.4 percent die. And interestingly, wearing a lap-only seatbelt,
119
367000
5000
que 19.4% morrem. O interessante é que usando o cinto só de barriga,
06:30
16.7 percent die. And actually, the theory tells you
120
372000
2000
16.7% morrem. Na realidade, a teoria diz
06:32
that the lap-only seatbelt's got to be worse
121
374000
3000
que o cinto de barriga é certamente pior
06:35
than the lap-and-shoulder belt. And that just reminds you
122
377000
1000
do que o cinto de 3 pontos. Isso mostra
06:36
that when you deal with raw data, there are hundreds
123
378000
2000
que quando trabalhamos com dados brutos, existem centenas
06:38
of confounding variables that may be getting in the way.
124
380000
3000
de variáveis que podem distorcer a realidade.
06:41
So what we do in the study is -- and this is just presenting
125
383000
5000
Então o que estamos fazendo nesse estudo é -- e isso aqui é apenas
06:46
the same information, but turned into a figure to make it easier.
126
388000
3000
uma representação gráfica daqueles números para facilitar.
06:49
So the yellow bar represents car seats,
127
391000
3000
A barra amarela representa as cadeirinhas de segurança.
06:52
the orange bar lap-and-shoulder, and the red bar lap-only seatbelts.
128
394000
4000
A barra laranja representa cinto de 3 pontos, e a vermelha, cinto de barriga.
06:56
And this is all relative to unrestrained --
129
398000
2000
E isso é em relação aos que estavam sem nenhum equipamento de segurança.
06:58
the bigger the bar, the better. Okay.
130
400000
1000
Quanto maior a barra, melhor, OK?
06:59
So, this is the data I just showed, OK?
131
401000
2000
Esses são os dados que eu mencionei, OK?
07:01
So the highest bar is what you're striving to beat.
132
403000
3000
Essa barra maior é a que estamos tentando vencer.
07:04
So you can control for the basic things, like how hard the crash was,
133
406000
4000
Aqui podemos controlar variáveis básicas, como a intensidade do acidente,
07:08
what seat the child was sitting in, etc., the age of the child.
134
410000
4000
em que assento a criança estava, a idade da criança etc.
07:12
And that's that middle set of bars.
135
414000
2000
E isso está representado no grupo de barras do meio.
07:14
And so, you can see that the lap-only seatbelts
136
416000
3000
Então você pode ver que cintos de barriga
07:17
start to look worse once you do that.
137
419000
2000
começam a se mostrar piores com esse tipo de análise.
07:19
And then finally, the last set of bars,
138
421000
2000
E aqui finalmente, no último grupo de barras,
07:21
which are really controlling for everything
139
423000
3000
onde levamos em consideração todos os fatores
07:24
you could possibly imagine about the crash,
140
426000
2000
imagináveis relativos ao acidente.
07:26
50, 75, 100 different characteristics of the crash.
141
428000
3000
50..., 75..., 100 características diferentes de um acidente.
07:29
And what you find is that the car seats and the lap-and-shoulder belts,
142
431000
3000
E o que encontramos é que cadeirinhas e cintos de 3 pontos,
07:32
when it comes to saving lives, fatalities look exactly identical.
143
434000
4000
quando o assunto é salvar vidas, têm atuações idênticas.
07:36
And the standard error bands are relatively small around these estimates as well.
144
438000
4000
E o desvio padrão é relativamente pequeno para essas estimativas.
07:40
And it's not just overall. It's very robust
145
442000
3000
E não apenas na visão geral. É bastante robusto
07:43
to anything you want to look at.
146
445000
2000
para qualquer característica de acidentes.
07:45
One thing that's interesting: if you look at frontal-impact crashes --
147
447000
3000
Um coisa interessante: se você analisar impactos frontais --
07:48
when the car crashes, the front hits into something --
148
450000
3000
quando o carro bate de frente com algo --
07:51
indeed, what you see is that the car seats look a little bit better.
149
453000
4000
de fato as cadeirinhas parecem se sair um pouco melhor.
07:55
And I think this isn't just chance.
150
457000
2000
E isso não é por mera chance.
07:57
In order to have the car seat approved,
151
459000
1000
Os fabricantes têm que obter um certificado
07:58
you need to pass certain federal standards,
152
460000
3000
com padrões federais definidos
08:01
all of which involve slamming your car into a direct frontal crash.
153
463000
5000
que em todos os casos envolve o teste de colisão frontal.
08:06
But when you look at other types of crashes, like rear-impact crashes,
154
468000
2000
Mas quando se olha para outros tipos de acidentes, como traseiros,
08:08
indeed, the car seats don't perform as well.
155
470000
3000
a verdade é que as cadeirinhas não se saem tão bem.
08:11
And I think that's because they've been optimized to pass,
156
473000
2000
E eu acredito que seja porque elas foram otimizadas para passar no teste,
08:13
as we always expect people to do,
157
475000
2000
como sempre esperamos que as pessoas façam,
08:15
to optimize relative to bright-line rules
158
477000
2000
a otimizar de acordo com regras inequívocas
08:17
about how affected the car will be.
159
479000
4000
sobre como exatamente o carro será atingido.
08:21
And the other thing you might argue is,
160
483000
1000
E a outra coisa que você pode argumentar é,
08:22
"Well, car seats have got a lot better over time.
161
484000
2000
ao longo dos anos a qualidade das cadeirinhas melhorou.
08:24
And so if we look at recent crashes --
162
486000
3000
Então se analisarmos acidentes recentes --
08:27
the whole data set is almost 30 years' worth of data --
163
489000
2000
o conjunto de dados tem quase 30 anos de informação --
08:29
you won't see it in the recent crashes. The new car seats are far, far better."
164
491000
2000
não se vê isso nas estatísticas recentes. As novas cadeirinhas são bem melhores.
08:31
But indeed, in recent crashes the lap-and-shoulder seatbelts,
165
493000
4000
Mas na verdade, em acidentes recentes os cintos de segurança de três pontos
08:35
actually, are doing even better than the car seats.
166
497000
3000
se mostram ainda melhores que as cadeirinhas.
08:38
They say, "Well, that's impossible, that can't be."
167
500000
3000
Eles dizem, '' Bom, isso é impossível, não pode ser.''
08:41
And the line of argument, if you ask parents, is,
168
503000
2000
E a linha de raciocínio, quando se pergunta aos pais, é:
08:43
"But car seats are so expensive and complicated,
169
505000
3000
''Mas as cadeirinhas são tão caras e complicadas,
08:46
and they have this big tangle of latches,
170
508000
3000
e elas têm esse emaranhado de travas,
08:49
how could they possibly not work better than seatbelts
171
511000
3000
como é que elas não são melhores que os cintos de segurança
08:52
because they are so expensive and complicated?"
172
514000
2000
se elas são tão caras e complicadas?''
08:54
It's kind of an interesting logic,
173
516000
3000
Esta é uma lógica interessante,
08:57
I think, that people use. And the other logic, they say,
174
519000
3000
penso eu, que as pessoas usam. E em outra lógica reforçadora, dizem:
09:00
"Well, the government wouldn't have told us [to] use them
175
522000
2000
''Bem, se os cintos fossem melhores, o governo não nos teria dito que
09:02
if they weren't much better."
176
524000
2000
nós não devemos usá-los".
09:04
But what's interesting is the government telling us to use them
177
526000
2000
Mas o surpreendente é que a ordem do governo
09:06
is not actually based on very much.
178
528000
2000
não tem muito fundamento.
09:08
It really is based on some impassioned pleas of parents
179
530000
3000
Na verdade ela é baseada em apelos angustiados de pais
09:11
whose children died after they turned two,
180
533000
3000
cujos filhos morreram depois de completarem dois anos de idade,
09:14
which has led to the passage of all these laws -- not very much on data.
181
536000
4000
e que levaram à aprovação de várias leis -- pouco baseado em dados.
09:18
So you can only get so far, I think, in telling your story
182
540000
4000
Então não se pode contar a história inteira
09:22
by using these abstract statistics.
183
544000
2000
usando apenas essas estatísticas abstratas.
09:24
And so I had some friends over to dinner, and I was asking --
184
546000
5000
Então eu convidei uns amigos para jantar em casa --
09:29
we had a cookout -- I was asking them what advice they might have for me
185
551000
3000
-- nós estávamos cozinhando -- e eu pedi que me aconselhassem sobre como
09:32
about proving my point. They said, "Why don't you run some crash tests?"
186
554000
4000
eu poderia provar essa tese. E eles: ''Por que você não faz uns testes simulados?''
09:36
And I said, "That's a great idea."
187
558000
2000
E eu disse, "É uma boa ideia".
09:38
So we actually tried to commission some crash tests.
188
560000
2000
Então nós tentamos encomendar alguns testes de simulação.
09:40
And it turns out that as we called around to the independent
189
562000
5000
Mas quando nós procuramos as empresas independentes
09:45
crash test companies around the country,
190
567000
3000
por todo o país que simulam batidas,
09:48
none of them wanted to do our crash test
191
570000
2000
nenhuma delas queria realizar os testes simulados,
09:50
because they said, some explicitly, some not so explicitly,
192
572000
4000
porque elas afirmavam -- algumas explicitamente, outras nem tanto --
09:54
"All of our business comes from car seat manufacturers.
193
576000
2000
''Todo os nosssos negócios advêm dos fabricantes de cadeirinhas.
09:56
We can't risk alienating them by testing seatbelts relative to car seats."
194
578000
4000
Não podemos arriscar perdê-los com testes comparando cintos e cadeirinhas.''
10:00
Now, eventually, one did. Under the conditions of anonymity,
195
582000
4000
Uma empresa acabou aceitando. Sob condição de anonimato,
10:04
they said they would be happy to do this test for us --
196
586000
3000
eles disseram que realizariam o teste.
10:07
so anonymity, and 1,500 dollars per seat that we crashed.
197
589000
5000
Anonimidade e mais 1.500 dólares por assento quebrado.
10:12
And so, we went to Buffalo, New York,
198
594000
2000
Então nós fomos a Buffalo, no estado de New York,
10:14
and here is the precursor to it.
199
596000
2000
e assim se sucedeu.
10:16
These are the crash test dummies,
200
598000
2000
Estes são os bonecos para o teste simulado
10:18
waiting for their chance to take the center stage.
201
600000
3000
esperando pelo seu momento de entrar em ação.
10:21
And then, here's how the crash test works.
202
603000
2000
O teste simulado funciona assim.
10:23
Here, they don't actually crash the entire car, you know --
203
605000
3000
Aqui, eles não quebram o carro inteiro, você sabe --
10:26
it's not worth ruining a whole car to do it.
204
608000
3000
não compensa quebrar um carro inteiro para o teste.
10:29
So they just have these bench seats,
205
611000
1000
Então eles têm somente esses assentos traseiros
10:30
and they strap the car seat and the seatbelt onto it.
206
612000
2000
e eles amarram as cadeirinhas e os cintos de segurança neles.
10:32
So I just wanted you to look at this.
207
614000
2000
Eu gostaria que vocês olhassem isso.
10:34
And I think this gives you a good idea of why parents think
208
616000
2000
E eu acredito, que isso dará uma boa idéia de por que os pais pensam
10:36
car seats are so great. Look at the kid in the car seat.
209
618000
2000
que cadeirinhas são tão boas. Observe a criança na cadeirinha.
10:38
Does he not look content, ready to go,
210
620000
3000
Não parece que está feliz, pronta para passear,
10:41
like he could survive anything? And then, if you look at the kid in back,
211
623000
2000
como se fosse sobreviver a tudo? E aí se você observar a criança atrás,
10:43
it looks like he's already choking before the crash even happens.
212
625000
3000
parece que já está sufocada antes mesmo de a batida acontecer.
10:46
It's hard to believe, when you look at this, that
213
628000
3000
É difícil de acreditar quando você olha para isto
10:49
that kid in back is going to do very well when you get in a crash.
214
631000
2000
que a criança de trás vai ficar bem quando você bater o carro.
10:51
So this is going to be a crash
215
633000
2000
Então nessa batida
10:53
where they're going to slam this thing forward into a wall
216
635000
3000
eles vão atirar essa coisa contra uma parede
10:56
at 30 miles an hour, and see what happens. OK?
217
638000
3000
a 50 km por hora e ver o que acontece. OK?
10:59
So, let me show you what happens.
218
641000
2000
Deixe-me mostrar o que acontece.
11:01
These are three-year-old dummies, by the way.
219
643000
3000
Estes bonecos simulam uma criança de 3 anos.
11:04
So here -- this is the car seat. Now watch two things:
220
646000
2000
Aqui está -- esta é a cadeirinha. Agora observe duas coisas.
11:06
watch how the head goes forward,
221
648000
2000
Veja como a cabeça vai para frente,
11:08
and basically hits the knees -- and this is in the car seat --
222
650000
2000
e basicamente bate nos joelhos, isso na cadeirinha.
11:10
and watch how the car seat flies around, in the rebound, up in the air.
223
652000
5000
E veja como a cadeirinha voa pelo ar no rebote.
11:15
The car seat's moving all over the place.
224
657000
2000
A cadeirinha vai para todo lado.
11:17
Bear in mind there are two things about this.
225
659000
2000
Lembre-se de dois pontos importantes.
11:19
This is a car seat that was installed by someone
226
661000
3000
Esta é uma cadeirinha que foi instalada por alguém
11:22
who has installed 1,000 car seats, who knew exactly how to do it.
227
664000
3000
que instalou 1.000 cadeirinhas, que sabia exatamente como fazer.
11:25
And also it turned out these bench seats
228
667000
1000
E acontece que essas assentos de banco
11:26
are the very best way to install car seats.
229
668000
3000
são a melhor maneira de instalar cadeirinhas.
11:29
Having a flat back makes it much easier to install them.
230
671000
3000
Tendo a parte de trás plana facilita a instalação delas.
11:32
And so this is a test that's very much rigged in favor of the car seat,
231
674000
3000
Então este é um teste que é bastante favorável às cadeirinhas,
11:35
OK? So, that kid in this crash fared very well.
232
677000
3000
OK? A criança saiu-se muito bem nesse acidente.
11:38
The federal standards are
233
680000
2000
Os padrões federais dizem
11:40
that you have to score below a 1,000
234
682000
2000
que você tem que pontuar abaixo de 1.000
11:42
to be an approved car seat on this crash,
235
684000
2000
para ser uma cadeirinha aprovada nessa batida
11:44
in some metric of units which are not important.
236
686000
4000
em alguma medida de unidades que não nos interessa.
11:48
And this crash would have been about a 450.
237
690000
3000
E esta batida seria em torno de 450.
11:51
So this car seat was actually an above-average car seat
238
693000
2000
Então, esta cadeirinha estava abaixo da média de cadeirinhas
11:53
from Consumer Reports, and did quite well.
239
695000
2000
da publicação Consumer Reports, e se deu muito bem.
11:55
So the next one. Now, this is the kid, same crash,
240
697000
3000
Vamos ao próximo, agora esta é a criança, mesma batida,
11:58
who is in the seatbelt. He hardly moves at all, actually,
241
700000
5000
que está com cinto de segurança. Ela quase não se mexe,
12:03
relative to the other child. The funny thing is,
242
705000
3000
comparado à outra criança. O curioso é que
12:06
the cam work is terrible because they've only set it up
243
708000
3000
o trabalho da câmera é horrível porque eles estão preparados
12:09
to do the car seats, and so, they actually don't even have a way
244
711000
2000
para testar as cadeirinhas somente, eles não têm como
12:11
to move the camera so you can see the kid that's on the rebound.
245
713000
2000
mover a câmera para que você possa ver a criança.
12:13
Anyway, it turns out that those two crashes, that actually
246
715000
4000
De qualquer forma, as duas batidas mostram na verdade
12:17
the three-year-old did slightly worse. So, he gets about a 500
247
719000
4000
que a criança de 3 anos se saiu pior. Então ela tem em torno de 500
12:21
out of -- you know, on this range -- relative to a 400 and something.
248
723000
4000
se comparado, como vimos, de relativamente 400 e poucos.
12:25
But still, if you just took that data from that crash
249
727000
3000
Mas mesmo assim, se você utilizasse só os dados da batida
12:28
to the federal government, and said, "I have invented a new car seat.
250
730000
3000
para o governo e dissesse: "Eu inventei uma nova cadeirinha.
12:31
I would like you to approve it for selling,"
251
733000
3000
Eu gostaria de ter sua aprovação para venda",
12:34
then they would say, "This is a fantastic new car seat, it works great.
252
736000
3000
eles responderiam: "Essa é uma cadeirinha fantástica, funciona perfeitamente."
12:37
It only got a 500, it could have gotten as high up as a 1,000."
253
739000
2000
A nota foi 500, poderia ter chegado a 1.000.
12:39
And this seatbelt would have passed with flying colors
254
741000
3000
E este cinto de segurança teria passado
12:42
into being approved as a car seat.
255
744000
2000
por cadeirinha de segurança para crianças.
12:44
So, in some sense, what this is suggesting
256
746000
2000
Então isto sugere não apenas
12:46
is that it's not just that people are setting up their car seats wrong,
257
748000
3000
que as pessoas estão ajustando as cadeirinhas de modo errado
12:49
which is putting children at risk. It's just that, fundamentally,
258
751000
2000
e colocando crianças em risco. Mas fundamentalmente
12:51
the car seats aren't doing much.
259
753000
2000
as cadeirinhas não estão resolvendo muito.
12:53
So here's the crash. So these are timed at the same time,
260
755000
2000
Aqui está a simulação. Estas imagens foram sincronizadas.
12:55
so you can see that it takes much longer with the car seat --
261
757000
2000
Você pode ver que demora muito mais com a cadeirinha --
12:57
at rebound, it takes a lot longer --
262
759000
2000
o rebote leva muito mais tempo --
12:59
but there's just a lot less movement for child who's in the seatbelt.
263
761000
4000
mas há muito menos movimento para a criança que está com o cinto.
13:03
So, I'll show you the six-year-old crashes as well.
264
765000
2000
Agora vou mostrar batidas com crianças de 6 anos.
13:05
The six-year-old is in a car seat, and it turns out
265
767000
5000
A criança de 6 anos está na cadeirinha, e o resultado --
13:10
that looks terrible, but that's great. That's like a 400, OK?
266
772000
5000
parece horrível, mas tudo bem. É como se fosse um 400, OK?
13:15
So that kid would do fine in the crash.
267
777000
1000
A criança sairia bem do acidente.
13:16
Nothing about that would have been problematic to the child at all.
268
778000
4000
Nada ali seria problemático para a criança.
13:20
And then here's the six-year-old in the seatbelt,
269
782000
3000
E agora aqui está a criança de 6 anos no cinto,
13:23
and in fact, they get exactly within, you know,
270
785000
2000
e a diferença nos resultados fica entre
13:25
within one or two points of the same. So really, for the six-year-old,
271
787000
4000
um ou dois pontos. Então de verdade para o de 6 anos,
13:29
the car seat did absolutely nothing whatsoever.
272
791000
4000
a cadeirinha não fez a menor diferença.
13:33
That's some more evidence, so in some sense --
273
795000
3000
Isso é um pouco mais de evidência, então --
13:36
I was criticized by a scientist, who said, "You could never publish
274
798000
4000
eu fui criticado por um cientista que me disse: "Você nunca poderia publicar
13:40
a study with an n of 4," meaning those four crashes.
275
802000
2000
um estudo com n de 4", referindo-se às 4 simulações.
13:42
So I wrote him back and I said, "What about an n of 45,004?"
276
804000
4000
Então eu lhe escrevi de volta: "E que tal um n de 45,004?"
13:46
Because I had the other 45,000 other real-world crashes.
277
808000
2000
Porque eu tinha o registro de 45 mil acidentes reais.
13:48
And I just think that it's interesting that the idea
278
810000
4000
E eu acho interessante que a idéia
13:52
of using real-world crashes, which is very much something
279
814000
2000
de usar dados de acidentes reais, algo
13:54
that economists think would be the right thing to do,
280
816000
2000
que os economistas consideram correto,
13:56
is something that scientists don't actually, usually think --
281
818000
2000
é algo que cientistas na verdade não consideram --
13:58
they would rather use a laboratory,
282
820000
3000
eles preferem usar o laboratório,
14:01
a very imperfect science of looking at the dummies,
283
823000
2000
uma ciência muito imperfeita que observa bonecos,
14:03
than actually 30 years of data of what we've seen
284
825000
4000
ao invés de aproveitar os 30 anos de dados registrados
14:07
with children and with car seats.
285
829000
3000
sobre crianças nos assentos de carros.
14:10
And so I think the answer to this puzzle
286
832000
4000
Então eu penso que a resposta ao desafio
14:14
is that there's a much better solution out there,
287
836000
3000
é que temos uma solução muito melhor aí
14:17
that's gotten nobody excited because everyone
288
839000
3000
que não entusiasmou ninguém, porque as pessoas
14:20
is so delighted with the way car seats are presumably working.
289
842000
4000
estão tão confortáveis com a suposta segurança das cadeirinhas.
14:24
And if you think from a design perspective,
290
846000
3000
E se você pensar pela perspectiva do design
14:27
about going back to square one, and say,
291
849000
2000
em voltar ao ponto de partida e disser:
14:29
"I just want to protect kids in the back seat."
292
851000
2000
"Eu só quero proteger as crianças no assento de trás."
14:31
I don't there's anyone in this room who'd say,
293
853000
2000
Não creio que alguém neste auditório diria
14:33
"Well, the right way to start would be,
294
855000
1000
"Bom, o jeito certo de começar seria
14:34
let's make a great seat belt for adults.
295
856000
3000
fazer um excelente cinto de segurança para os adultos.
14:37
And then, let's make this really big contraption
296
859000
2000
E depois a gente faz um equipamento bem grande
14:39
that you have to rig up to it in this daisy chain."
297
861000
3000
que você ajusta ao cinto usando cintas e fitas".
14:42
I mean, why not start -- who's sitting in the back seat anyway except for kids?
298
864000
3000
Quero dizer, porque não -- quem senta no banco de trás a não ser crianças?
14:45
But essentially, do something like this,
299
867000
3000
Mas essencialmente, fazer algo assim,
14:48
which I don't know exactly how much it would cost to do,
300
870000
2000
que eu não sei exatamente o quanto custaria,
14:50
but there's no reason I could see
301
872000
1000
mas não acredito que seria
14:51
why this should be much more expensive than a regular car seat.
302
873000
2000
muito mais caro do que um assento normal de carro.
14:53
It's just actually -- you see, this is folding up -- it's behind the seat.
303
875000
4000
Na verdade -- ele fica dobrado -- está atrás do assento.
14:57
You've got a regular seat for adults, and then you fold it down,
304
879000
2000
Você tem o assento normal para adultos, e basta baixar,
14:59
and the kid sits on top, and it's integrated.
305
881000
2000
e a criança senta sobre ele, num conjunto integrado.
15:01
It seems to me that this can't be a very expensive solution,
306
883000
4000
Me parece que essa solução não deve ser muita cara,
15:05
and it's got to work better than what we already have.
307
887000
3000
e deve funcionar melhor do que aquela que já temos.
15:08
So the question is, is there any hope for adoption of something like this,
308
890000
5000
A pergunta portanto é, há esperança de se adotar algo assim,
15:13
which would presumably save a lot of lives?
309
895000
2000
que estamos supondo salvará muitas vidas?
15:15
And I think the answer, perhaps, lies in a story.
310
897000
4000
Penso que a resposta esteja numa história.
15:19
The answer both to why has a car seat been so successful,
311
901000
4000
O motivo de as cadeirinhas terem feito tanto sucesso
15:23
and why this may someday be adopted or not,
312
905000
3000
e se um dia adotaremos ou não a nova medida,
15:26
lies in a story that my dad told me, relating to when he was a doctor
313
908000
4000
podemos ver na história que meu pai me contou, de quando era médico
15:30
in the U.S. Air Force in England. And this is a long time ago:
314
912000
3000
da Força Áerea Americana na Inglaterra. Já faz muito tempo.
15:33
you were allowed to do things then you can't do today.
315
915000
2000
Certas coisas que eram permitidas naquela época não são hoje em dia.
15:35
So, my father would have patients come in
316
917000
4000
Então meu pai recebia os pacientes que
15:39
who he thought were not really sick.
317
921000
3000
ele acreditava não estarem realmente doentes.
15:42
And he had a big jar full of placebo pills that he would give them,
318
924000
4000
E ele tinha um vidro cheio de placebos que lhes dava
15:46
and he'd say, "Come back in a week, if you still feel lousy."
319
928000
3000
e ele dizia: "Volte em uma semana se estiver se sentindo mal".
15:49
OK, and most of them would not come back,
320
931000
1000
OK, e a maioria deles não voltava,
15:50
but some of them would come back.
321
932000
2000
mas alguns pacientes voltavam.
15:52
And when they came back, he, still convinced they were not sick,
322
934000
4000
E meu pai, convencido de que eles não estavam doentes,
15:56
had another jar of pills. In this jar were huge horse pills.
323
938000
5000
mantinha outro vidro com uns comprimidos enormes.
16:01
They were almost impossible to swallow.
324
943000
2000
Esses eram quase impossíveis de engolir.
16:03
And these, to me, are the analogy for the car seats.
325
945000
4000
Para mim, esses são uma analogia das cadeirinhas.
16:07
People would look at these and say, "Man, this thing is so big
326
949000
4000
As pessoas olham para elas e dizem: "Cara, isso é tão grande
16:11
and so hard to swallow. If this doesn't make me feel better,
327
953000
2000
e difícil de engolir. Se isso não me fizer melhorar,
16:13
you know, what possibly could?"
328
955000
3000
o que fará?"
16:16
And it turned out that most people wouldn't come back,
329
958000
2000
E a maioria dos pacientes não voltava
16:18
because it worked. But every once in a while,
330
960000
3000
porque funcionava. Mas vez ou outra,
16:21
there was still a patient convinced that he was sick,
331
963000
5000
havia aquele paciente convencido de que estava doente,
16:26
and he'd come back. And my dad had a third jar of pills.
332
968000
3000
e esse retornava. E meu pai tinha um terceiro vidro de comprimidos.
16:29
And the jar of pills he had, he said,
333
971000
2000
E esses comprimidos, ele me disse,
16:31
were the tiniest little pills he could find,
334
973000
3000
eram os menores que ele podia encontrar,
16:34
so small you could barely see them.
335
976000
2000
tão pequenos que mal se podia vê-los.
16:36
And he would say, listen, I know I gave you that huge pill,
336
978000
2000
E ele diria: "Ouça, eu sei que já lhe dei o comprimido grandão,
16:38
that complicated, hard-to-swallow pill before,
337
980000
4000
muito complicado, difícil de engolir,
16:42
but now I've got one that's so potent,
338
984000
2000
mas agora eu tenho esse aqui, tão potente
16:44
that is really tiny and small and almost invisible.
339
986000
2000
que é minúsculo e quase invisível,
16:46
It's almost like this thing here, which you can't even see."
340
988000
3000
é praticamente como essa coisa, que você não pode ver."
16:49
And it turned out that never,
341
991000
2000
E acontece que nunca,
16:51
in all the times my dad gave out this pill, the really tiny pill,
342
993000
3000
de todas as vezes que meu pai deu esse comprimido, o bem pequeno,
16:54
did anyone ever come back still complaining of sickness.
343
996000
3000
alguém retornou ao seu consultório reclamando de uma doença.
16:57
So, my dad always took that as evidence
344
999000
3000
Para o meu pai, isso era evidência de que
17:00
that this little, teeny, powerful pill
345
1002000
4000
esse pequeno, mas poderoso comprimido
17:04
had the ultimate placebo effect. And in some sense, if that's the right story,
346
1006000
4000
tinha o efeito placebo definitivo. E se a história está certa,
17:08
I think integrated car seats you will see, very quickly,
347
1010000
2000
eu penso que as cadeirinhas integradas ao carro vão logo
17:10
becoming something that everyone has. The other possible conclusion
348
1012000
4000
tornar-se algo que todo mundo tem. Outra conclusão possível
17:14
is, well, maybe after coming to my father three times,
349
1016000
3000
é, bem, se após três visitas ao consultório do meu pai
17:17
getting sent home with placebos, he still felt sick,
350
1019000
2000
e sendo medicado com placebos, o sujeito ainda se sentia doente,
17:19
he went and found another doctor.
351
1021000
2000
talvez ele tenha encontrado um outro médico.
17:21
And that's completely possible. And if that's the case,
352
1023000
2000
Isso é bem possível. E se for esse o caso,
17:23
then I think we're stuck with conventional car seats for a long time to come.
353
1025000
3000
acho que vamos depender das cadeirinhas comuns por um bom tempo.
17:26
Thank you very much.
354
1028000
1000
Muito obrigado.
17:27
(Applause)
355
1029000
4000
(Aplausos)
17:31
(Audience: I just wanted to ask you, when we wear seatbelts
356
1033000
2000
(Audiência: Eu queria perguntar, quando nós usamos o cinto
17:33
we don't necessarily wear them just to prevent loss of life,
357
1035000
3000
não é só para evitar perdermos a vida,
17:36
it's also to prevent lots of serious injury.
358
1038000
2000
mas também para a evitar ferimentos sérios.
17:38
Your data looks at fatalities. It doesn't look at serious injury.
359
1040000
4000
Os seus dados examinam mortes. Eles não abordam ferimentos sérios.
17:42
Is there any data to show that child seats
360
1044000
2000
Existem dados que mostrem que as cadeirinhas
17:44
are actually less effective, or just as effective as seatbelts
361
1046000
3000
são menos eficientes, ou tão eficientes como os cintos
17:47
for serious injury? Because that would prove your case.)
362
1049000
2000
para ferimentos sérios? Se houver, o seu argumento estaria provado.
17:49
Steven Levitt: Yeah, that's a great question. In my data, and in another data set
363
1051000
3000
Boa pergunta. Nos meus dados, e num outro conjunto de dados
17:52
I've looked at for New Jersey crashes,
364
1054000
3000
que eu pesquisei nos acidentes de Nova Jersey,
17:55
I find very small differences in injury.
365
1057000
4000
eu vi diferenças muito pequenas nos ferimentos.
17:59
So in this data, it's statistically insignificant differences
366
1061000
2000
Nesses dados, a diferença estatística é insignificante
18:01
in injury between car seats and lap-and-shoulder belts.
367
1063000
4000
entre cadeirinhas e cintos de três pontas para os ferimentos.
18:05
In the New Jersey data, which is different,
368
1067000
1000
Nos dados de Nova Jersey, que são diferentes
18:06
because it's not just fatal crashes,
369
1068000
3000
porque contam não só os acidentes fatais,
18:09
but all crashes in New Jersey that are reported,
370
1071000
2000
mas todos os acidentes registrados em Nova Jersey,
18:11
it turns out that there is a 10 percent difference in injuries,
371
1073000
3000
há uma diferença de 10% nos ferimentos,
18:14
but generally they're the minor injuries.
372
1076000
2000
mas não são ferimentos sérios.
18:16
Now, what's interesting, I should say this as a disclaimer,
373
1078000
2000
Agora, o que é interessante, eu devo esclarecer que
18:18
there is medical literature that is very difficult to resolve with this other data,
374
1080000
5000
há literatura médica que é difícil de definir com esses outros dados
18:23
which suggests that car seats are dramatically better.
375
1085000
4000
sugerindo que as cadeirinhas são muito melhores.
18:27
And they use a completely different methodology that involves --
376
1089000
2000
E eles usam uma metodologia completamente diferente --
18:29
after the crash occurs, they get from the insurance companies
377
1091000
3000
após cada acidente, eles obtém das companhias de seguros
18:32
the names of the people who were in the crash,
378
1094000
2000
os nomes das pessoas que estavam no acidente,
18:34
and they call them on the phone,
379
1096000
1000
e eles ligam para essas pessoas
18:35
and they asked them what happened.
380
1097000
1000
e perguntam o que aconteceu.
18:36
And I really can't resolve, yet,
381
1098000
3000
E aí eu não consigo definir, por enquanto,
18:39
and I'd like to work with these medical researchers
382
1101000
2000
e eu gostaria de trabalhar com esses pesquisadores médicos
18:41
to try to understand how there can be these differences,
383
1103000
3000
para tentar entender como pode haver essas diferenças
18:44
which are completely at odds with one another.
384
1106000
3000
que são complementamente díspares.
18:47
But it's obviously a critical question.
385
1109000
3000
Essa é obviamente uma questão crítica.
18:50
The question is even if -- are there enough serious injuries
386
1112000
3000
A pergunta é -- há suficientes ferimentos sérios
18:53
to make these cost-effective? It's kind of tricky.
387
1115000
3000
para compensar os custos atuais? É complicado.
18:56
Even if they're right, it's not so clear
388
1118000
2000
Mesmo que eles estejam certos, ainda não está claro
18:58
that they're so cost-effective.
389
1120000
1000
que elas sejam custo eficientes.
Translated by Volney Faustini
Reviewed by Erica Junghans

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ABOUT THE SPEAKER
Steven Levitt - Economist
Steven Levitt's eye-opening Freakonomics took economic theory into the real world of suburban parenting and urban drug gangs, turning conventional wisdom upside-down.

Why you should listen

With his 2005 book Freakonomics (co-authored with Stephen Dubner, a writer who profiled him for the New York Times), Steven Levitt carried hardcore economic method into the squishy real world and produced a pop-culture classic. Freakonomics is both an economics textbook and a series of cautionary tales about the fallacy of conventional wisdom. Levitt examines the links between real-world events, and finds many instances where the data simply doesn't back up popular belief.

He asks provocative questions: If selling crack is so lucrative, why do dealers live with their mothers? Does parental doting really improve children's test scores? Did New York City's crime rate really drop because of police tactics (or population trends)? His controversial answers stir debate, and sometimes backlash.

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